1. Primer commit en github
2. Un código en un chunk
3. Un inline code
4. Una tabla en el Rmarkdown

• Crearse cuenta en github.com
• Crear repositorio en github

• Creamos un proyecto nuevo

• Git add: Agregar a los archivos que vas a guardar
• Git commit: Guardar en el repositorio local (Mi computador)
• Git push: Guardar en el repositorio remoto (En la nube)

• Sumar un archivo al repositorio
• ¿Cuando no hacerlo?
  • Limite de un archivo de 100 Mb
  • Límite de un repositorio de un Gb

• Con esto dices quiero guardar mis cambios en mi disco duro
• Se guarda en tu repositorio local (Tu computador)

• Debe ser relevante (ejemplo, no poner Version final ahora si)
• Si te equivocas puedes restablecer a cualquier commit anterior (si sabes cual es)

• Con esto subes tu commit a la nube (queda respaldado)

• Usando la base de datos iris crea un inline code que diga cuál es la media del largo del pétalo de la especie Iris virginica
  • solución:
  • la media para I. virginica es 5.552
  • “la media para I. virginica es "r mean((iris %>% filter(Species == "virginica”))$Petal.Length)“”

• kable parte de knitr, tabla igual a lo ingresado
• stargazer mas avanzado, comparación de modelos
• otras opciones como texreg

• Chunk debe estar en results: “asis”
• Si es para html la opción debe estar en type = “html”
• Si es para pdf la opción debe estar en type = “latex”
• Se puede exportar tabla

library(stargazer)
stargazer(iris,type = "html")

data("mtcars")
kable(head(mtcars))

M1 <- lm(mpg~wt, data = mtcars)
M2 <- lm(mpg~hp, data = mtcars)
M3 <- lm(mpg~hp + wt, data = mtcars)

Piensen en una pregunta a resolver con sus datos